Polars

Polars 是一个高性能的 DataFrame 库，用于操作结构化数据。核心是用 Rust 编写的，但该库也可以用 Python 提供。其主要特点是： 快速：Polars 是从头开始编写的，设计靠近机器并且没有外部依赖。 I/O：对所有常见数据存储层的一流支持：本地、云存储和数据库。 易于使用：按照预期方式编写查询。Polars 在内部将确定使用其查询优化器的最有效执行方式。 核心外：Polars 通过其流 API 支持核心外数据转换。允许您处理结果，而无需将所有数据同时存储在内存中 并行：Polars 通过将工作负载分配给可用的 CPU 内核来充分利用机器的能力，而无需任何额外的配置。 矢量化查询引擎：Polars 使用 Apache Arrow（一种列式数据格式）以矢量化方式处理查询。它使用 SIMD 来优化 CPU 使用率。

Polars是一个高性能的DataFrame库，用于处理结构化数据。它通过多线程、向量化的查询引擎提供快速、易用且开源的数据操作能力。